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nbailab-base-ner-scandi

斯堪的纳维亚语言的命名实体识别模型

这个模型是NbAiLab/nb-bert-base的精调版本,适用于丹麦语、挪威语、瑞典语、冰岛语和法罗语的命名实体识别(NER)。通过整合DaNE、NorNE、SUC 3.0和WikiANN的一些数据集,模型可以提供高精度的NER结果,并支持多种语言包括英语。识别的实体类型包括人名、地名、组织名及其他类别。模型以Micro-F1得分约为89%的表现,以及4.16样本/秒的处理速度表现出色,同时模型体积合理,带来好的准确性和效率平衡。

biomedical-ner-all - 基于英语的生物医学实体识别AI模型
AIGithubHuggingfaceMaccrobatNamed Entity Recognitiontransformers库开源项目模型生物医学
该AI模型基于Maccrobat数据集训练,可以识别107种生物医学实体,适用于案例报告等文本工作。通过distilbert-base-uncased构建,拥有低碳排放(0.0279千克)和30.17分钟的训练时间。通过Huggingface API或transformers库,可便捷应用于生物医学领域;教程视频提供详细使用说明。
bert4ner-base-chinese - 基于BERT的中文命名实体识别模型,具备高精度性能
BertSoftmaxGithubHuggingfacePEOPLEbert4ner中文实体识别开源项目模型
bert4ner-base-chinese项目是一个基于BERT的中文命名实体识别模型,在人民日报数据集上取得了高精度表现。通过BertSoftmax网络结构,能够准确识别文本中的人名、时间等实体信息。可通过nerpy库调用该模型,也支持无外部依赖的直接调用方式,适用于各种自然语言处理应用。
IndicNER - 面向11种印度语言的多语言命名实体识别模型
GithubHuggingfaceIndicNER印度语言命名实体识别多语言模型开源项目模型自然语言处理
IndicNER是一个针对11种印度语言开发的命名实体识别模型。该模型通过数百万句子的微调训练,并在人工标注测试集和多个公开数据集上进行了性能评估。IndicNER支持阿萨姆语、孟加拉语、古吉拉特语等多种印度语言,能够有效识别句子中的命名实体。作为一个基于最新深度学习技术的工具,IndicNER为印度语言的自然语言处理研究和应用提供了有力支持。
norbert2_sentiment_test1 - 挪威评论情感分析:基于Norwegian Review Corpus的精确模型
GithubHuggingfacesentiment analysis开源项目情感分析挪威语模型模型训练评价指标
该模型旨在分析挪威语评论情感,利用Norwegian Review Corpus和情感数据集训练。由Simen Aabol和Marcus Dragsten开发,基于norbert2模型进行了微调。模型能够分析挪威语句子的情感,准确率达83.57%。
bert-base-parsbert-ner-uncased - ParsBERT-NER:高性能波斯语命名实体识别模型
BERTGithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型波斯语自然语言处理
ParsBERT-NER是一个专门用于波斯语命名实体识别的预训练模型。该模型基于BERT架构,在ARMAN和PEYMA数据集上进行微调,支持识别组织、地点、人名等多种实体类型。在多个波斯语NER基准测试中,ParsBERT-NER展现出卓越性能,F1分数最高达98.79%。研究人员和开发者可通过Hugging Face Transformers库轻松使用这一模型进行波斯语自然语言处理任务。
robust-swedish-sentiment-multiclass - 瑞典多标签情感分类器促进文本分析
GithubHuggingfaceKBLabMegatron-BERT-large-165K多标签开源项目情感分类器模型瑞典语
该项目提供了一种经过精细调整的多标签情感分类器,基于Megatron-BERT-large-165K模型开发,对75K瑞典文本进行训练。此模型支持多种语言环境的文本分析任务,详情请参考KBLab博客。
sentence-bert-swedish-cased - 瑞典句子变换模型,多语言句子嵌入优化
GithubHuggingfacesentence-transformers多语言模型开源项目模型特征提取知识蒸馏语义相似性
该项目利用知识蒸馏技术,使单语言瑞典语与英语句子嵌入具备多语言能力,适用于聚类、语义搜索等任务。最新的v2.0版本在更强教师模型指导下训练,支持处理更长段落,并在SweParaphrase和SweFAQ等测试集中表现出色。
ClinicalNER - 多语言临床命名实体识别模型 提取医疗文本中的药物和用药信息
GithubHuggingfaceMedNERFXLM-R临床命名实体识别医疗文本分析多语言模型开源项目模型
ClinicalNER是一个基于XLM-R Base的多语言临床命名实体识别模型,通过英语n2c2数据集微调。该模型能从医疗文本中提取药物、剂量、频率、持续时间、用量和剂型等实体信息。在法语评估测试集MedNERF上,ClinicalNER展现了优异的零样本跨语言迁移能力,micro-F1分数达0.804。支持英、法、德、西、意等多种语言,ClinicalNER为临床文本分析提供了实用的工具。
scibert_scivocab_uncased-finetuned-ner - 采用SciBERT微调的药物和不良反应识别模型
GithubHuggingfaceSciBERT不良反应医学命名实体识别开源项目模型药物
此模型基于SciBERT进行微调,专门用于识别药物名称和其不良反应,能够有效分类输入文本中的药物和不良反应实体,提升医学文本的信息提取效率。通过简单设置NER流水线,该模型可快速部署并用于自动化识别,主要应用于处理与药物和不良反应相关的自然语言处理任务,是处理ade_corpus_v2数据集的有效工具。
SpanMarkerNER - 命名实体识别的高效训练框架
BERTGithubHugging FaceNamed Entity RecognitionRoBERTaSpanMarker开源项目
SpanMarker是一个基于Transformer库的命名实体识别框架,支持BERT、RoBERTa和ELECTRA等编码器。框架提供模型加载、保存、超参数优化、日志记录、检查点、回调、混合精度训练和8位推理等功能。用户可以方便地使用预训练模型,并通过免费API进行快速原型开发和部署。
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